Novi računski model može pomoći u utvrđivanju održivosti lijekova

Takav mehanizam teško je uhvatiti u pretkliničkom ispitivanju novih lijekova jer životinjski modeli ljudskih bolesti mogu imati različite biološke procese koji potiču bolest ili odgovor na terapiju. To otežava prevođenje zapažanja iz pokusa na životinjama u ljudski biološki kontekst.

Ovaj bi model mogao pomoći u boljem određivanju koji bi se lijekovi trebali prebaciti s ispitivanja na životinjama na ljudima. Ako postoji razlog zašto lijek ne bi uspio, poput mehanizma otpora koji nije bio očit iz studija na životinjama, tada bi ovaj model to također potencijalno mogao otkriti i pomoći pri usmjeravanju načina postavljanja kliničkog ispitivanja. "

Doug Brubaker, Docent za biomedicinsko inženjerstvo, Sveučilište Purdue

Brubaker je vodio razvoj i testiranje ovog modela kao postdoktorski suradnik na MIT -u.

TransComp-R objedinjuje tisuće mjerenja od životinjskog modela do samo nekoliko koordinata podataka za usporedbu s ljudima. Sve manji podaci objašnjavaju najvažnije izvore bioloških razlika između životinjskog modela i ljudi.

Odatle, znanstvenici bi mogli osposobiti druge skupove modela za predviđanje ljudskog odgovora na terapiju u smislu tih koordinata podataka iz životinjskog modela.

Za infliksimab, podaci iz modela miša i čovjeka nisu se poklopili jer su to bile različite vrste bioloških mjerenja. Podaci o modelu miša došli su u obliku crijevnih proteina, budući da su podaci pacijenata bili dostupni samo u obliku eksprimiranih gena, neslaganje koje je TransComp-R uspio riješiti.

TransComp-R je pomogao Brubakerovom timu da pronađe veze u podacima koje ukazuju na mehanizam otpora kod ljudi.

Tim je surađivao s istraživačima sa Sveučilišta Vanderbilt kako bi testirali predviđeni mehanizam u biopsijama crijeva pacijenta s Crohnovom bolešću, a zatim i s pokusima na imunološkim stanicama čovjeka.

Istraživači su upotrijebili jednostanično sekvenciranje uzorka pacijenta s Crohnovom bolešću rezistentnom na infliksimab, kako bi identificirali tipove stanica koji izražavaju gene povezane s mehanizmom rezistencije koji je predvidio TransComp-R.

Zatim su tretirali imunološke stanice infliksimabom i inhibitorom receptora koji je prema modelu identificiran kao dio mehanizma rezistencije. Eksperiment je pokazao da inhibicija receptora pojačava protuupalne učinke infliksimaba, omogućujući da lijek bude učinkovitiji jer bi mogao bolje kontrolirati upalu.

Uz dodatna ispitivanja kako bi se pronašao način za preciznije mjerenje markera ovog mehanizma otpora, liječnici bi mogli koristiti informacije o odgovoru na lijek kako bi utvrdili treba li pacijentu drugačiji tijek liječenja.

Od ove studije, Brubaker je radio sa svojom bivšom istraživačkom skupinom na MIT-u na primjeni matematičkog okvira koji stoji iza TransComp-R-a na identifikaciji miševskih modela koji predviđaju biologiju Alzheimerove bolesti i imunološke potpise učinkovitosti cjepiva u studijama na kandidatima za cjepivo protiv COVID-19.

"Sam okvir modeliranja može se prenamijeniti različitim vrstama životinja, različita područja bolesti i različita pitanja, "Rekao je Brubaker." Shvatiti da ono što vidimo kod životinja ne prati ono što se događa kod ljudi moglo bi uštedjeti mnogo vremena, trošak i trud u cjelokupnom procesu razvoja lijekova. "

TransComp-R kod dostupan je na MathWorks File Exchange (ID:77987). Brubaker je za ovo istraživanje dobio sredstva od programa za istraživanje novih terapijskih koncepata kompanije Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals od Strateškog središta za inovacije.

• Europska komisija odobrila prvi lijek za hepatitis D
• Mikrobiom penisa rezervoar je za bakterije povezane s bakterijskom vaginozom